前面有多篇文章介绍过MySQL InnoDB的相关知识，今天我们要更深入一些，看看它们的内部原理和机制是如何实现的。
一、内存管理
我们知道，MySQl是一个存储系统，数据最后都写在磁盘上。我们以前也提到过，磁盘的速度特别是大容量的磁盘受磁头臂的影响，速度相对内存慢很多。所以Innodb实现了自己的缓存机制。
首先我们先看下Innodb对内存是如何使用和划分的，然后我们再看看它是如何保存热数据的。
1、主要模块和组成
(1) Buffer Pool
预分配的内存池
(2) Page
Buffer Pool的最小单位
(3) Free list
空闲Page组成的链表
(4) Flush list
脏页链表
(5) Page hash 表
维护内存Page和文件Page的映射关系
(6) LRU
内存淘汰算法
以上三种链表LRU list、Free list、Flush list 和内存池、Page hash 以及磁盘文件之间的映射关系如下图所示：
2、LRU算法
LRU，Least Recent Used，最近最少使用。每次将刚使用过的页面插到LRU队列的最前端，那么最少使用的排在尾端，当缓存不够时，淘汰尾端的页。
很多文件系统和开源库的内存淘汰算法都用到了LRU，以前有不少文章都提到过。
但是LRU的缺陷是，有时会无法淘汰真正的冷数据，尾端的数据可能暂时没使用而已，不代表不使用频繁，不代表不是热数据。所以很多系统对LRU进行了优化。
比如Redis加了LFU（least frequently used最不经常使用）配合LRU一起使用。
那么InnoDB存储引擎是如何改进的呢？如下图，它将LRU分成两部分，中间的分割点叫做midpoint，新读取的页不再是加入到最头部，而是midpoint后面的位置，即后半截的头部。
那么midpoint的位置是如何计算的呢，在默认配置下，离LRU整个头部的5/8处。当然这个比例是可以根据实际业务进行设置的。但总之，可以真正将冷热数据分离，热数据在前，冷数据在后。
那么这两个区的数据如何移动的呢，即冷热数据如何切换的呢？
上面我们提到了，刚插入的页放在old区的头部，那么如果该页确实访问频繁，不能一直呆在该位置吧。
InnoDB引入了参数innodb_old_blocks_time，如果old区的数据在该时间范围内没有被淘汰出去，就可以移到new区，加入到new区的头部。这也叫做made young。
而如果在old呆的时间不够innodb_old_blocks_time，而且缓存不够时，就会面临直接淘汰，这就叫做made not young。这种情况，可以发生在全表扫描的时候，保证了new区的数据才是真正的热数据！
当然数据也有可能从new区移动到old区，只是相对比较简单了，直接移动midpoint指向的位置即可。即new区的尾巴变成了old区的头部。
二、事务
1、MySQL事务基本概念
事务特性
A（Atomicity原子性）：全部成功或全部失败
I（Isolation隔离性）：并行事务之间互不干扰
D（Durability持久性）：事务提交后，永久生效
C（Consistency一致性）：通过AID保证
并发问题
脏读(Drity Read)：读取到未提交的数据。中间所有变化的值都可能读到。
不可重复读(Non-repeatable read)：两次读取结果不同。读取已提交的（不一样的值），读到的值变化数量比脏读要少。
幻读(Phantom Read)：select 操作得到的结果所表征的数据状态影响（无法支撑）后续的业务操作。
网上有人这样区分，脏读是读取修改的数据，幻读是读取新提交的数据。我认为也可以，或许phantom表示虚幻的新数据（所以无法支撑后续操作），而drity代表了修改的意思呢？
所以，不可重复读重点在于update和delete，而幻读的重点在于insert。
隔离级别
Read Uncommitted（读取未提交内容）：最低隔离级别，会读取到其他事务未提交的数据；存在脏读的问题。
Read Committed（读取提交内容）：事务过程中可以读取到其他事务已提交的数据；存在不可重复读的问题。
Repeatable Read（可重复读）：每次读取相同结果集，不管其他事务是否提交；存在幻读的问题。
Serializable（串行化）：事务排队，隔离级别最高，性能最差。
2、MySQL事务实现原理
从上我们可以看出事务有ACID四大特性，而“I”隔离性是通过锁来实现的，我们下一节讲述。那么其他三个特性主要通过undo/redo日志的机制来实现，这个知识点在前面有一篇文章中介绍和对比过。现在我们站在事务实现的角度再来看看。
（1）undo log
回滚日志，顾名思义，是对事务rollback时使用。这是它核心的功能之一，但是它还有另一个非常重要的功能，MVCC。所以今天这里主要介绍它是如何在事务中发挥作用的。
MVCC
Multiversion concurrency control，多版本并发控制。当用户读取一行时，如果该记录已经被其他事务占用，当前事务可以通过undo读取之前的行版本信息（快照数据），以此实现非锁定读。所以实现了非阻塞的读操作，写操作也只锁定必要的行。即解决读-写冲突。
快照数据就是当前行数据的历史版本，每行记录可能含有多个版本。那该读取哪个版本呢？
首先，InnoDB的每行记录或者说每条数据，除了记录用户定义的列之外，还有两个隐藏的列：事务ID列DB_TRX_ID和回滚指针DB_ROLL_PTR。如果该表没有定义主键，每行还会增加一个rowid列。DB_TRX_ID是当时执行这条sql的事务id，DB_ROLL_PTR指向的就是undo log中修改前的行DB_ROW_ID。所以对同一条数据的修改，通过roll_pointer就形成了undo log版本链。
然后我们再来介绍下Read View快照读。
一般情况下读取数据时会生成一个Read View，对当前该行的可能正在进行的事务进行一个快照。
Read View中主要包含4个比较重要的内容：
-
m_ids：表示在生成Read View时当前系统中活跃的读写事务的事务id列表，简称活跃列表。
-
min_trx_id：表示在生成Read View时当前系统中活跃的读写事务中最小的事务id，也就是m_ids中的最小值。
-
max_trx_id：表示生成Read View时系统中应该分配给下一个事务的id值，，也就是m_ids中的最大值。
-
creator_trx_id：表示生成该Read View的事务的事务id。
有了这些信息，这样在访问某条记录时，只需要依次判断undo log版本链中节点的事务ID是否可见，如果可见即找到了所需要的行记录。
最后，READ COMMITTED和REPEATABLE READ两种隔离级别对于快照数据生成的时机不一样。
对于RC，在每次查询语句执行的过程中，都关闭Read View, 再创建当前的一份Read View。这样就会产生不可重复读现象。
对于RR，创建事务trx结构的时候，就生成了当前的global Read View，一直维持到事务结束。在事务结束这段时间内每一次查询都不会重新重建Read View，从而实现了可重复读。
undo log分为两种格式，处理不一样。
insert undo log：用于回滚，提交即清理；不需要进行purge操作。
update undo log：用于回滚，同时实现快照读，不能随便删除，所以需要等待purge线程来判断何时删除。它记录的是对delete和update的操作产生的undo log。
注：以上来自书上的说法，网上有人把第一种说成delete undo log，包括insert和delete操作，供参考。
还需要补充一点的是，update undo log怎样去清理，应该是根据系统活跃的Read view中最小的活跃事务ID之前的即可清除。
（2）redo log
redo日志其实在《MySQL的undo/redo日志和binlog日志，以及2PC》文章中介绍比较多，也提到了XA事务的2PC。我们这里简单介绍下普通事务的流程。
写入流程仍然可以分为两步，类似二阶段提交：
-
记录页的修改，状态为prepare
-
事务提交，讲事务记录为commit状态
三、锁
1、InnoDB锁种类
（1） 类型
共享锁（S）
读锁，可以同时被多个事务获取，阻止其他事务对记录的修改。
排他锁（X）
写锁，只能被一个事务获取，允许获得锁的事务修改数据。
而读其实又可以分为当前读（锁定读）和快照读（非锁定读），而快照读通过上一节描述的MVCC来实现。
当前读, 读取的是最新版本，所以需要对读取的记录加锁，阻塞其他事务改动该记录。当前读又分为两种方式：
select...for update，对读取的行加X锁；
select...lock in share mode，对读取的行加S锁。
（2）锁粒度
行级锁
Record Lock，单个记录上的锁。
锁直接加在索引记录上面，锁住的是key，所以必须是聚簇索引或者二级索引是唯一索引。
间隙锁
Gap Lock，间隙锁，锁定一个范围，但不包含记录本身。
InnoDB存储引擎的隔离级别默认是Repeatable Read，所以引入了间隙锁解决可重复读模式下的幻读问题。
GAP锁不是加在记录上，锁住的位置是两条记录之间的GAP；保证两次当前读返回一致的记录。
所以两次当前读之前，其他的事务不会插入新的满足条件的记录。
我们来整理下着两者的关系和区别。
Record Lock针对的是索引必须具备唯一性；而GAP锁针对的是索引不具备唯一性但需要保证可重复读，也就是说如果发现数据有被其他事务修改的可能，那就把前后间隙都加上锁。
比如说如下图，有个用户表，uid为主键，那么就只需要103这条记录加上行锁即可。
但是如果我们变化下查询条件（phone列上建立了二级索引），则除了对于这两条记录加锁外，对前后的间隙也需要加锁。当然这种情况是针对RR的隔离级别，如果隔离级别是RC或者更低，安全性就没有这么高，系统会自动降级到行锁。
Next-Key Lock，是Record Lock与Gap Lock的一个结合。理解了上述两种锁的原理，对于它而言就很容易了。
表级锁
Table Lock，锁定整张表。
主要用在运维的时候，对表格进行操作比如MDL或者元数据的操作（meta data lock)等等。
当然有些情况下会触发锁升级：全表扫描。全表扫描的触发一般情况下是当前被查询的字段没有建立任何索引。
而表级锁事实上是对所有记录和所有的间隙都加上锁。
所以全表扫描的效率非常低，要尽量避免。
2、InnoDB加锁过程
如下图，当我们更新多条数据时，是一行一行的加锁。
所以当同时出现对多条记录交叉查询时，很容易出现AB-BA死锁，如下图操作。
附录
分库分表的建议：
是否分表
建议单表不超过1KW
分表方式
取模：存储均匀&访问均匀
按时间：冷热库
分库
按业务垂直分
水平查分多个库
参考：
《MySQL技术内幕InnoDB存储引擎》
内部培训资料